Deep Learning Notes
ផ្ទុកពាណិជ្ជកម្ម
1+
ការទាញយក
គ្រប់គ្នា
info
អំពីកម្មវិធីនេះ
📘 កំណត់ចំណាំការរៀនសូត្រជ្រៅ (បោះពុម្ពឆ្នាំ ២០២៥-២០២៦)
📚 The Deep Learning Notes (2025-2026) Edition គឺជាធនធានសិក្សាពេញលេញ និងជាក់ស្តែងដែលតម្រូវសម្រាប់និស្សិតសាកលវិទ្យាល័យ អ្នកសិក្សាមហាវិទ្យាល័យ ជំនាញវិស្វកម្មផ្នែកទន់ និងអ្នកអភិវឌ្ឍន៍ដែលប្រាថ្នាចង់បាន។ គ្របដណ្តប់លើកម្មវិធីសិក្សាជ្រៅជ្រះទាំងមូលតាមរបៀបដែលមានរចនាសម្ព័ន្ធ និងងាយស្រួលសម្រាប់សិស្ស ការបោះពុម្ពនេះរួមបញ្ចូលគ្នានូវកម្មវិធីសិក្សាពេញលេញជាមួយនឹងការអនុវត្ត MCQs និងកម្រងសំណួរ ដើម្បីធ្វើឱ្យការរៀនសូត្រមានប្រសិទ្ធភាព និងការចូលរួម។
កម្មវិធីនេះផ្តល់នូវការណែនាំជាជំហាន ៗ ក្នុងការធ្វើជាម្ចាស់នៃគំនិតសិក្សាស៊ីជម្រៅ ដោយចាប់ផ្តើមពីមូលដ្ឋានគ្រឹះនៃការសរសេរកម្មវិធី និងការឈានទៅដល់ប្រធានបទកម្រិតខ្ពស់ដូចជាបណ្តាញ convolutional បណ្តាញសរសៃប្រសាទដែលកើតឡើងម្តងទៀត និងគំរូប្រូបាប៊ីលីសដែលមានរចនាសម្ព័ន្ធ។ អង្គភាពនីមួយៗត្រូវបានរចនាឡើងយ៉ាងប្រុងប្រយ័ត្នជាមួយនឹងការពន្យល់ ឧទាហរណ៍ និងសំណួរអនុវត្តដើម្បីពង្រឹងការយល់ដឹង និងរៀបចំសិស្សសម្រាប់ការប្រឡងសិក្សា និងការអភិវឌ្ឍន៍វិជ្ជាជីវៈ។
---
🎯 លទ្ធផលសិក្សា៖
- ស្វែងយល់ពីគំនិតសិក្សាស៊ីជម្រៅ ពីមូលដ្ឋានគ្រឹះ ដល់ការសរសេរកម្មវិធីកម្រិតខ្ពស់។
- ពង្រឹងចំណេះដឹងជាមួយ MCQs និងកម្រងសំណួរដែលមានប្រាជ្ញា។
- ទទួលបានបទពិសោធន៍សរសេរកូដដោយដៃ។
- រៀបចំឱ្យមានប្រសិទ្ធភាពសម្រាប់ការប្រឡងសាកលវិទ្យាល័យ និងការសម្ភាសន៍បច្ចេកទេស។
---
📂 ឯកតា និងប្រធានបទ
🔹 មេរៀនទី១៖ ការណែនាំអំពីការរៀនសូត្រជ្រៅជ្រះ
- តើ Deep Learning ជាអ្វី?
- និន្នាការប្រវត្តិសាស្ត្រ
- សិក្សាជ្រៅជ្រះរឿងជោគជ័យ
🔹 មេរៀនទី 2៖ ពិជគណិតលីនេអ៊ែរ
- មាត្រដ្ឋាន វ៉ិចទ័រ ម៉ាទ្រីស និងតង់ស៊ីតេ
- គុណម៉ាទ្រីស
- Eigendecomposition
- ការវិភាគសមាសធាតុសំខាន់ៗ
🔹 មេរៀនទី៣៖ ប្រូបាប៊ីលីតេ និងទ្រឹស្តីព័ត៌មាន
- ការចែកចាយប្រូបាប៊ីលីតេ
- ប្រូបាប៊ីលីតេ និងតាមលក្ខខណ្ឌ
- ច្បាប់របស់ Bayes
- Entropy និង KL Divergence
🔹 មេរៀនទី ៤៖ ការគណនាលេខ
- ហូរហៀរ និងហូរចេញ
- ការបង្កើនប្រសិទ្ធភាពផ្អែកលើជម្រាល
- ការបង្កើនប្រសិទ្ធភាពកម្រិត
- ភាពខុសគ្នាដោយស្វ័យប្រវត្តិ
🔹 មេរៀនទី 5៖ មូលដ្ឋានគ្រឹះនៃការរៀនម៉ាស៊ីន
- ក្បួនដោះស្រាយការរៀន
- សមត្ថភាព និង លើស និង មិនសម
🔹 មេរៀនទី 6៖ បណ្តាញផ្តល់មតិយ៉ាងស៊ីជម្រៅ
- ស្ថាបត្យកម្មនៃបណ្តាញសរសៃប្រសាទ
- មុខងារធ្វើឱ្យសកម្ម
- ការប៉ាន់ស្មានជាសកល
- ជម្រៅធៀបនឹងទទឹង
🔹 មេរៀនទី 7: ភាពទៀងទាត់សម្រាប់ការរៀនសូត្រជ្រៅ
- ភាពទៀងទាត់ L1 និង L2
- បោះបង់
- ការបញ្ឈប់មុនកាលកំណត់
- ការបង្កើនទិន្នន័យ
🔹 មេរៀនទី 8៖ ការបង្កើនប្រសិទ្ធភាពសម្រាប់ការបណ្តុះបណ្តាលគំរូជ្រៅ
- កំណែជម្រាលជម្រាល
- សន្ទុះ
- អត្រាសិក្សាអាដាប់ធ័រ
- បញ្ហាប្រឈមក្នុងការបង្កើនប្រសិទ្ធភាព
🔹 អង្គភាពទី 9: បណ្តាញបដិវត្តន៍
- ប្រតិបត្តិការបង្រួបបង្រួម
- ស្រទាប់រួម
- ស្ថាបត្យកម្ម CNN
- កម្មវិធីនៅក្នុង Vision
🔹 ឯកតាទី 10៖ ការធ្វើគំរូតាមលំដាប់លំដោយ៖ សំណាញ់ដែលកើតឡើងដដែលៗ
- បណ្តាញសរសៃប្រសាទកើតឡើងវិញ។
- ការចងចាំរយៈពេលខ្លី
- GRU
- បណ្តាញសរសៃប្រសាទឡើងវិញ
🔹 មេរៀនទី ១១៖ វិធីសាស្រ្តជាក់ស្តែង
- ការវាយតម្លៃការអនុវត្ត
- យុទ្ធសាស្រ្តបំបាត់កំហុស
- Hyperparameter Optimization
- ផ្ទេរការសិក្សា
🔹 មេរៀនទី 12៖ កម្មវិធី
- ចក្ខុវិស័យកុំព្យូទ័រ
- ការទទួលស្គាល់ការនិយាយ
- ដំណើរការភាសាធម្មជាតិ
- ការលេងហ្គេម
🔹 មេរៀនទី 13៖ គំរូបង្កើតស៊ីជម្រៅ
- ឧបករណ៍បំលែងកូដស្វ័យប្រវត្តិ
- បំរែបំរួល Autoencoders
- ម៉ាស៊ីន Boltzmann បានដាក់កម្រិត
- បណ្តាញប្រឆាំងទូទៅ
🔹 មេរៀនទី ១៤៖ គំរូកត្តាលីនេអ៊ែរ
- PCA និងការវិភាគកត្តា
- អាយ.អេ
- ការសរសេរកូដដ៏កម្រ
- កត្តាម៉ាទ្រីស
🔹 ឯកតាទី 15៖ ម៉ាស៊ីនបំប្លែងស្វ័យប្រវត្តិ
- ឧបករណ៍បំលែងកូដស្វ័យប្រវត្តិមូលដ្ឋាន
- Denoising Autoencoders
- ឧបករណ៍បំលែងកូដស្វ័យប្រវត្តិតាមកិច្ចសន្យា
- បំរែបំរួល Autoencoders
🔹 មេរៀនទី ១៦៖ ការរៀនតំណាង
- តំណាងចែកចាយ
- ការរៀន Manifold
- បណ្តាញជំនឿជ្រៅ
- បច្ចេកទេសបណ្តុះបណ្តាល
🔹 មេរៀនទី 17៖ គំរូប្រូបាប៊ីលីសដែលមានរចនាសម្ព័ន្ធសម្រាប់ការរៀនសូត្រជ្រៅ
- គំរូក្រាហ្វិកដែលដឹកនាំនិងមិនណែនាំ
- ការសន្និដ្ឋានប្រហាក់ប្រហែល
- រៀនជាមួយអថេរមិនទាន់ឃើញច្បាស់
---
🌟 ហេតុអ្វីជ្រើសរើសកម្មវិធីនេះ?
- គ្របដណ្តប់កម្មវិធីសិក្សាជ្រៅជ្រះពេញលេញក្នុងទម្រង់ជារចនាសម្ព័ន្ធជាមួយ MCQs & កម្រងសំណួរសម្រាប់ការអនុវត្ត។
- ស័ក្តិសមសម្រាប់ BS/CS, BS/IT, និស្សិតវិស្វកម្មផ្នែកទន់ និងអ្នកអភិវឌ្ឍន៍។
- បង្កើតមូលដ្ឋានគ្រឹះដ៏រឹងមាំក្នុងការដោះស្រាយបញ្ហា និងការសរសេរកម្មវិធីប្រកបដោយវិជ្ជាជីវៈ។
---
✍កម្មវិធីនេះត្រូវបានបំផុសគំនិតដោយអ្នកនិពន្ធ៖
Ian Goodfellow, Yoshua Bengio, Aaron Courville
📥 ទាញយកឥឡូវនេះ!
ទទួលបានកំណត់ត្រាសិក្សាជ្រៅរបស់អ្នក (2025-2026) បោះពុម្ពថ្ងៃនេះ! រៀន អនុវត្ត និងធ្វើជាម្ចាស់នៃគោលគំនិតនៃការរៀនសូត្រជ្រៅនៅក្នុងវិធីដែលមានរចនាសម្ព័ន្ធ តម្រង់ទិសប្រឡង និងប្រកបដោយវិជ្ជាជីវៈ។
📚 The Deep Learning Notes (2025-2026) Edition គឺជាធនធានសិក្សាពេញលេញ និងជាក់ស្តែងដែលតម្រូវសម្រាប់និស្សិតសាកលវិទ្យាល័យ អ្នកសិក្សាមហាវិទ្យាល័យ ជំនាញវិស្វកម្មផ្នែកទន់ និងអ្នកអភិវឌ្ឍន៍ដែលប្រាថ្នាចង់បាន។ គ្របដណ្តប់លើកម្មវិធីសិក្សាជ្រៅជ្រះទាំងមូលតាមរបៀបដែលមានរចនាសម្ព័ន្ធ និងងាយស្រួលសម្រាប់សិស្ស ការបោះពុម្ពនេះរួមបញ្ចូលគ្នានូវកម្មវិធីសិក្សាពេញលេញជាមួយនឹងការអនុវត្ត MCQs និងកម្រងសំណួរ ដើម្បីធ្វើឱ្យការរៀនសូត្រមានប្រសិទ្ធភាព និងការចូលរួម។
កម្មវិធីនេះផ្តល់នូវការណែនាំជាជំហាន ៗ ក្នុងការធ្វើជាម្ចាស់នៃគំនិតសិក្សាស៊ីជម្រៅ ដោយចាប់ផ្តើមពីមូលដ្ឋានគ្រឹះនៃការសរសេរកម្មវិធី និងការឈានទៅដល់ប្រធានបទកម្រិតខ្ពស់ដូចជាបណ្តាញ convolutional បណ្តាញសរសៃប្រសាទដែលកើតឡើងម្តងទៀត និងគំរូប្រូបាប៊ីលីសដែលមានរចនាសម្ព័ន្ធ។ អង្គភាពនីមួយៗត្រូវបានរចនាឡើងយ៉ាងប្រុងប្រយ័ត្នជាមួយនឹងការពន្យល់ ឧទាហរណ៍ និងសំណួរអនុវត្តដើម្បីពង្រឹងការយល់ដឹង និងរៀបចំសិស្សសម្រាប់ការប្រឡងសិក្សា និងការអភិវឌ្ឍន៍វិជ្ជាជីវៈ។
---
🎯 លទ្ធផលសិក្សា៖
- ស្វែងយល់ពីគំនិតសិក្សាស៊ីជម្រៅ ពីមូលដ្ឋានគ្រឹះ ដល់ការសរសេរកម្មវិធីកម្រិតខ្ពស់។
- ពង្រឹងចំណេះដឹងជាមួយ MCQs និងកម្រងសំណួរដែលមានប្រាជ្ញា។
- ទទួលបានបទពិសោធន៍សរសេរកូដដោយដៃ។
- រៀបចំឱ្យមានប្រសិទ្ធភាពសម្រាប់ការប្រឡងសាកលវិទ្យាល័យ និងការសម្ភាសន៍បច្ចេកទេស។
---
📂 ឯកតា និងប្រធានបទ
🔹 មេរៀនទី១៖ ការណែនាំអំពីការរៀនសូត្រជ្រៅជ្រះ
- តើ Deep Learning ជាអ្វី?
- និន្នាការប្រវត្តិសាស្ត្រ
- សិក្សាជ្រៅជ្រះរឿងជោគជ័យ
🔹 មេរៀនទី 2៖ ពិជគណិតលីនេអ៊ែរ
- មាត្រដ្ឋាន វ៉ិចទ័រ ម៉ាទ្រីស និងតង់ស៊ីតេ
- គុណម៉ាទ្រីស
- Eigendecomposition
- ការវិភាគសមាសធាតុសំខាន់ៗ
🔹 មេរៀនទី៣៖ ប្រូបាប៊ីលីតេ និងទ្រឹស្តីព័ត៌មាន
- ការចែកចាយប្រូបាប៊ីលីតេ
- ប្រូបាប៊ីលីតេ និងតាមលក្ខខណ្ឌ
- ច្បាប់របស់ Bayes
- Entropy និង KL Divergence
🔹 មេរៀនទី ៤៖ ការគណនាលេខ
- ហូរហៀរ និងហូរចេញ
- ការបង្កើនប្រសិទ្ធភាពផ្អែកលើជម្រាល
- ការបង្កើនប្រសិទ្ធភាពកម្រិត
- ភាពខុសគ្នាដោយស្វ័យប្រវត្តិ
🔹 មេរៀនទី 5៖ មូលដ្ឋានគ្រឹះនៃការរៀនម៉ាស៊ីន
- ក្បួនដោះស្រាយការរៀន
- សមត្ថភាព និង លើស និង មិនសម
🔹 មេរៀនទី 6៖ បណ្តាញផ្តល់មតិយ៉ាងស៊ីជម្រៅ
- ស្ថាបត្យកម្មនៃបណ្តាញសរសៃប្រសាទ
- មុខងារធ្វើឱ្យសកម្ម
- ការប៉ាន់ស្មានជាសកល
- ជម្រៅធៀបនឹងទទឹង
🔹 មេរៀនទី 7: ភាពទៀងទាត់សម្រាប់ការរៀនសូត្រជ្រៅ
- ភាពទៀងទាត់ L1 និង L2
- បោះបង់
- ការបញ្ឈប់មុនកាលកំណត់
- ការបង្កើនទិន្នន័យ
🔹 មេរៀនទី 8៖ ការបង្កើនប្រសិទ្ធភាពសម្រាប់ការបណ្តុះបណ្តាលគំរូជ្រៅ
- កំណែជម្រាលជម្រាល
- សន្ទុះ
- អត្រាសិក្សាអាដាប់ធ័រ
- បញ្ហាប្រឈមក្នុងការបង្កើនប្រសិទ្ធភាព
🔹 អង្គភាពទី 9: បណ្តាញបដិវត្តន៍
- ប្រតិបត្តិការបង្រួបបង្រួម
- ស្រទាប់រួម
- ស្ថាបត្យកម្ម CNN
- កម្មវិធីនៅក្នុង Vision
🔹 ឯកតាទី 10៖ ការធ្វើគំរូតាមលំដាប់លំដោយ៖ សំណាញ់ដែលកើតឡើងដដែលៗ
- បណ្តាញសរសៃប្រសាទកើតឡើងវិញ។
- ការចងចាំរយៈពេលខ្លី
- GRU
- បណ្តាញសរសៃប្រសាទឡើងវិញ
🔹 មេរៀនទី ១១៖ វិធីសាស្រ្តជាក់ស្តែង
- ការវាយតម្លៃការអនុវត្ត
- យុទ្ធសាស្រ្តបំបាត់កំហុស
- Hyperparameter Optimization
- ផ្ទេរការសិក្សា
🔹 មេរៀនទី 12៖ កម្មវិធី
- ចក្ខុវិស័យកុំព្យូទ័រ
- ការទទួលស្គាល់ការនិយាយ
- ដំណើរការភាសាធម្មជាតិ
- ការលេងហ្គេម
🔹 មេរៀនទី 13៖ គំរូបង្កើតស៊ីជម្រៅ
- ឧបករណ៍បំលែងកូដស្វ័យប្រវត្តិ
- បំរែបំរួល Autoencoders
- ម៉ាស៊ីន Boltzmann បានដាក់កម្រិត
- បណ្តាញប្រឆាំងទូទៅ
🔹 មេរៀនទី ១៤៖ គំរូកត្តាលីនេអ៊ែរ
- PCA និងការវិភាគកត្តា
- អាយ.អេ
- ការសរសេរកូដដ៏កម្រ
- កត្តាម៉ាទ្រីស
🔹 ឯកតាទី 15៖ ម៉ាស៊ីនបំប្លែងស្វ័យប្រវត្តិ
- ឧបករណ៍បំលែងកូដស្វ័យប្រវត្តិមូលដ្ឋាន
- Denoising Autoencoders
- ឧបករណ៍បំលែងកូដស្វ័យប្រវត្តិតាមកិច្ចសន្យា
- បំរែបំរួល Autoencoders
🔹 មេរៀនទី ១៦៖ ការរៀនតំណាង
- តំណាងចែកចាយ
- ការរៀន Manifold
- បណ្តាញជំនឿជ្រៅ
- បច្ចេកទេសបណ្តុះបណ្តាល
🔹 មេរៀនទី 17៖ គំរូប្រូបាប៊ីលីសដែលមានរចនាសម្ព័ន្ធសម្រាប់ការរៀនសូត្រជ្រៅ
- គំរូក្រាហ្វិកដែលដឹកនាំនិងមិនណែនាំ
- ការសន្និដ្ឋានប្រហាក់ប្រហែល
- រៀនជាមួយអថេរមិនទាន់ឃើញច្បាស់
---
🌟 ហេតុអ្វីជ្រើសរើសកម្មវិធីនេះ?
- គ្របដណ្តប់កម្មវិធីសិក្សាជ្រៅជ្រះពេញលេញក្នុងទម្រង់ជារចនាសម្ព័ន្ធជាមួយ MCQs & កម្រងសំណួរសម្រាប់ការអនុវត្ត។
- ស័ក្តិសមសម្រាប់ BS/CS, BS/IT, និស្សិតវិស្វកម្មផ្នែកទន់ និងអ្នកអភិវឌ្ឍន៍។
- បង្កើតមូលដ្ឋានគ្រឹះដ៏រឹងមាំក្នុងការដោះស្រាយបញ្ហា និងការសរសេរកម្មវិធីប្រកបដោយវិជ្ជាជីវៈ។
---
✍កម្មវិធីនេះត្រូវបានបំផុសគំនិតដោយអ្នកនិពន្ធ៖
Ian Goodfellow, Yoshua Bengio, Aaron Courville
📥 ទាញយកឥឡូវនេះ!
ទទួលបានកំណត់ត្រាសិក្សាជ្រៅរបស់អ្នក (2025-2026) បោះពុម្ពថ្ងៃនេះ! រៀន អនុវត្ត និងធ្វើជាម្ចាស់នៃគោលគំនិតនៃការរៀនសូត្រជ្រៅនៅក្នុងវិធីដែលមានរចនាសម្ព័ន្ធ តម្រង់ទិសប្រឡង និងប្រកបដោយវិជ្ជាជីវៈ។
បានដំឡើងកំណែនៅ
សុវត្ថិភាពចាប់ផ្ដើមពីការយល់ដឹងអំពីរបៀបដែលអ្នកអភិវឌ្ឍន៍ប្រមូល និងចែករំលែកទិន្នន័យរបស់អ្នក។ ការអនុវត្តចំពោះសន្តិសុខ និងឯកជនភាពទិន្នន័យអាចខុសគ្នាទៅតាមការប្រើប្រាស់ តំបន់ និងអាយុរបស់អ្នក។ អ្នកអភិវឌ្ឍន៍បានផ្ដល់ព័ត៌មាននេះ និងអាចធ្វើបច្ចុប្បន្នភាពវានៅពេលខាងមុខ។
មិនចែករំលែកទិន្នន័យជាមួយភាគីទីបីឡើយ
ស្វែងយល់បន្ថែមអំពីរបៀបដែលអ្នកអភិវឌ្ឍន៍ប្រកាសអំពីការចែករំលែកទិន្នន័យ
មិនប្រមូលទិន្នន័យឡើយ
ស្វែងយល់បន្ថែមអំពីរបៀបដែលអ្នកអភិវឌ្ឍន៍ប្រកាសអំពីការប្រមូលទិន្នន័យ
ទិន្នន័យត្រូវបានអ៊ីនគ្រីបសម្រាប់ការផ្ទេរ
មិនអាចលុបទិន្នន័យបានទេ
អ្វីដែលថ្មី
🚀 Initial Launch of Deep Learning Notes
✨ What’s Inside:
✅ Complete syllabus covering deep learning fundamentals
✅ Interactive MCQs & quizzes for self-assessment
✅ Perfect for students & developers who want to master the subject
🎯 Suitable For:
👩🎓 Students of BSCS, BSIT, Software Engineering & ICS
📘 University & college exams (CS/IT related subjects)
🏆 Test prep for certifications & technical assessments
💻 Beginners aiming for freelancing & entry-level developer jobs
✨ What’s Inside:
✅ Complete syllabus covering deep learning fundamentals
✅ Interactive MCQs & quizzes for self-assessment
✅ Perfect for students & developers who want to master the subject
🎯 Suitable For:
👩🎓 Students of BSCS, BSIT, Software Engineering & ICS
📘 University & college exams (CS/IT related subjects)
🏆 Test prep for certifications & technical assessments
💻 Beginners aiming for freelancing & entry-level developer jobs
ជំនួយកម្មវិធី
អំពីអ្នកអភិវឌ្ឍន៍
kamran Ahmed
kamahm707@gmail.com
Sheer Orah Post Office, Sheer Hafizabad, Pallandri, District Sudhnoti
Pallandri AJK, 12010
Pakistan
undefined
